KI-gestützte Finanzmarktanalyse: Grundlagen und Praxiseinstieg
Programmablauf
Woche 1-2: Datenquellen und Vorverarbeitung
Lernen Sie, welche Informationen Algorithmen benötigen und wie Rohdaten aufbereitet werden. Praktische Einführung in Zeitreihenanalyse mit Python-Bibliotheken.
Schwerpunkte
- Aufbau von Finanzdatenbanken und API-Zugriffe
- Bereinigung fehlerhafter Datenpunkte
- Normalisierung unterschiedlicher Datenformate
Woche 3-4: Mustererkennung durch Algorithmen
Verstehen Sie, wie neuronale Netze trainiert werden, Trends zu erkennen. Arbeiten Sie mit vortrainierten Modellen und passen Sie diese an eigene Fragestellungen an.
Praktische Anwendungen
- Sentiment-Analyse aus Nachrichtenquellen
- Technische Indikatoren automatisch berechnen
- Backtesting einfacher Strategien
Woche 5-6: Risikobewertung und Interpretation
Analysieren Sie, wie Fehlerquoten in Vorhersagemodellen entstehen. Lernen Sie, Ergebnisse kritisch zu prüfen und realistische Erwartungen zu entwickeln.
Abschlussprojekt
Entwickeln Sie ein eigenes Analysetool für einen selbst gewählten Marktbereich. Dokumentieren Sie Ihre Methodik und präsentieren Sie Ergebnisse mit transparenten Einschränkungen.
Verstehen Sie, wie Algorithmen Preisbewegungen erkennen und welche Datenquellen für verlässliche Prognosen relevant sind. Dieser Kurs vermittelt technische Grundlagen ohne komplizierte Mathematik.
Arbeiten Sie mit realen Datensätzen aus europäischen Handelsplätzen. Analysieren Sie historische Kursentwicklungen und lernen Sie, Muster zu identifizieren, die Maschinen anders verarbeiten als Menschen.
Die Schwierigkeit liegt oft darin, zwischen nützlichen Signalen und Rauschen zu unterscheiden. Entwickeln Sie ein Verständnis dafür, wann automatisierte Systeme hilfreich sind und wo ihre Grenzen liegen.
Praktische Übungen zeigen, wie Sie kostenfreie Analyse-Tools einsetzen und erste eigene Experimente durchführen. Der Fokus liegt auf nachvollziehbaren Schritten statt theoretischer Modelle.